[刷题思路]北大学子侃算法岗的刷题[一]

# [刷题思路]北大靴子侃算法岗的刷题[一]

@[toc]
## 前言

春招已经过半了、很多小伙伴已经拿到工作OFFER，或者实习OFFER了、还有不少人还在备拿OFFER的路上。都知道大厂面试、一道必选题就是算法题，你要问已经过五关斩六将拿下OFFER的人经验，肯定就是少不了2个字:“刷题”。这个绝对不会错， 有不少同学大一就开始准备ACM之类的，根据一万小时定律，这样3年刷下来，面试那写算法提基本是问题不大的。

这时候不少同学要捶胸顿足，悔不当初学霸在图书馆准备打比赛的时候，他也在大比赛，不过是在宿舍农药上分打比赛，哈哈哈，开个玩笑，大家彼此彼此。确实更多的同学不是搞算法竞赛的，半路出家， 甚至是理工科学了点JAVA、C++跨专业或者被天坑培训班坑了几大万培训转行而来的，所以大部分的我们只需要会解决常规的问题，拿下面试问题也不大。

以下是个人的经验的总结，没有哪本算法书会写这些东⻄，另外本人水平也有限，并不算扎实的计算机学霸，有描述不贴切的问题还请放过，当然如果知识有错误，请严厉指出我学习改正。 

这第一篇文章是让大家对算法、数据结构建1个框架性的认识。 从整体到细节，从上到下下，从抽象到具体的这个学习接受新知识的框架思维应该是通用的。

##  ⼀、数据结构的存储式 

通常认为数据结构的存储式有四种：顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。

但从算法刷题框架的角度整理地看，其实就是2种：数组（顺序存储）和链表（链式存储）

散列表、栈、队列、堆、树、图等多样化的数据结构，究其源头，都是在链表或者数组的底层结构上进行的特殊操作。

举例说

## 二、队列、栈

这两种数据结构既可以用链表也可以用数组实现。

⽤数组实现，就要处理扩容缩容的问题；

⽤链表实现，没有这个问题， 但需要更多的内存空间存储节点指针。 

 

## 三、散列表

就是通过散列函数把键映射到1个大数组里，解决散列问题2种方法
1、拉链法
需要链表特性，操作简单，但需要额外的空间存储指针
2、线性探查法
需要数组特性，连续寻址，不需要指针的存储空间、操作复杂些

## 四、树

数组实现就是「堆」，因为「堆」是1个完全二叉树，数组存储不需要节点指针，操作也较简单；
链表实现就是常见的 「树」，因为不一定是完全二叉树，所以不适合用数组存储。

为此，在这种 链表「树」结构之上，衍生出各种巧妙的设计，⽐如二叉搜索树、AVL 树、红黑树、区间树、B 树等，以应对不同的问题。 

## 五、图

图的两种表示方法：

1、邻接表--链表

2、邻接矩阵--二维数组

邻接矩阵判断连通性迅速，并可以进行矩阵运算解决一些问题，但是如果图较稀疏的话很耗费空间

邻接表较节省空间，但是很多操作的效率上肯定不如邻接矩阵

综上

数据结构种类不少，或者你也可以自定义的数据结构，但是底层存储还是数组或者链表。

## 六、数组和链表⼆者的优缺点

### 6.1 数组

1、是紧凑连续存储，可以随机访问，通过索引快速找到对应元素，且相对节约存储空间；
2、因为连续存储，内存空间必须1次性分配够，所以数组如果要扩容，需要重新分配1块更大的空间，再把数据全部copy，时间复杂度 O(N)；

3、对数组进插入和删除等操作，其时间复杂度 O(N)，因为每次必须搬移后面的所有数据以保持连续，

### 6.2 链表 

1、元素不连续，靠指针指向下1个元素的位置，所以不存在数组的扩容问题；

2、如果知道某个元素的前驱节点或后继节点，操作指针即可删除该元素或者插入新元素，时间复杂度 O(1)。但是因为存储空间不连续，你没法根据某个索引算出对应元素的地址，因此不能随机访问

3、由于每个元素必须存储指向前后元素位置的指针，会消耗相对更多的储存空间。

## 扫码关注公众号

并回复：算法刷题
免费获取算法刷题大礼包